10 我可能会混淆时间序列概念和非时间序列概念，但是显示序列相关性的回归模型与显示单位根的模型之间有什么区别？ 另外，为什么可以使用Durbin-Watson测试来测试串行相关性，却必须对单元根使用Dickey-Fuller测试呢？（我的教科书说这是因为Durbun Watson检验不能用于包含自变量滞后的模型。） time-series autocorrelation unit-root — hgcrpd source 4 相关：单位根的直观说明。 — ub
2 一个更简单的解释是：如果您有一个AR（1）进程 yt=ρyt−1+ϵt,yt=ρyt−1+ϵt, 其中是白噪声，则自相关测试为H 0 ；AC：ρ = 0（并且您可以运行OLS，该操作在null下正常运行），而测试单位根为H 0 ；UR：ρ = 1。现在，使用单位根，该过程在null下是非平稳的，并且OLS完全失败，因此您必须进入Dickey-Fuller欺骗中来获取差异等。ϵtϵtH0;AC:ρ=0H0;AC:ρ=0H0;UR:ρ=1H0;UR:ρ=1 — 斯塔克 source
1 例如，如果您具有自回归过程，并且查看了特征多项式，则该多项式具有复杂的根（可能是部分或全部是实根）。如果所有根都在单位圆内，则过程是静止的，否则是不稳定的。对单位根的测试旨在根据观察到的数据（参数未知）来查看特定过程是否静止。 串行相关性测试完全不同。它查看自相关函数，进行测试以查看所有相关性是否为零（有时称为白噪声测试）。 第二个问题的答案是，不同的问题需要不同的测试。我不明白你的书在描述什么。我将这些测试视为对各个时间序列的测试。我看不到自变量和因变量在哪里输入。 — 迈克尔·R·切尼克 source 我想这个答案将通过（a）指定改善其 “特征多项式”你正在考虑，因为有他们的一个广泛适合您的描述，另一个不是（b）至少两种常见形式澄清，对于您的特定选择在特征多项式中，您正在寻找的根严格地位于单位圆之内，并且（c）本质上，单位根检验所做的正是它所陈述的内容，即测试正好位于单位圆上的根。就是说，要获得全面的固定过程，需要的比实际需要的多一点。 — 主教 感谢您澄清OP的单元根测试。关于特征多项式的模棱两可，我还没有意识到。从时间序列文献中可以清楚看出我所指的是多项式。如果不确定，请检查Box and Jenkins书中的定义。任何在单位圆上或外面具有特征多项式至少一个根的AR过程都是非平稳的。当然，单位根检验是测试单位圆上的根。但是请记住，AR过程的系数未知。 — Michael R. Chernick 因此，数据仅向我们提供了估计的系数，因此我们正在寻找与系数的样本估计接近的特征多项式。测试分布均值是0的假设并不能真正验证均值是0，而是实际上说它非常接近0。类似地，单位根检验实际上是在测试模型的特征多项式是否具有根在单位圆附近，因此该过程接近平稳性边界或在平稳性边界之外。这是一个统计假设检验问题。 — Michael R. Chernick 1 1 − ϕ1个B − ϕ2乙2- ... - φp乙p= 01个-ϕ1个乙-ϕ2乙2-…-ϕp乙p=0 2 我检查了Box-詹金斯和雷因塞尔。我们可以在这里关闭它。在第56页上，他们定义了特征方程式（与我预期的特征多项式相同）。复分解给出项1-GiB。出于平稳性，他们说Gi必须位于单位圆中。但这是逆的（在复数意义上）才是方程的根。因此，所有根的确位于单位圆之外以保持平稳。那是我的困惑。 — Michael R. Chernick